Planeación y Control de Proyectos con Diferentes Tipos de Precedencias Utilizando Simulación Estocástica

• David F. Muñoz ^[1] ; Diego F. Muñoz ^[1]
  1. [1] Instituto Tecnológico Autónomo de México

     Instituto Tecnológico Autónomo de México

     México

     
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 21, Nº. 4, 2010, págs. 25-33
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Planning and Control of Projects with Different Types of Precedence Relationships Using Stochastic Simulation
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• Resumen
  • español

    Se presenta el desarrollo de un sistema de apoyo a la toma de decisiones para calcular medidas de desempeño de un proyecto, incorporando la incertidumbre asociada a la duración de las actividades, considerando además relaciones de precedencia de cuatro diferentes tipos. El sistema genera repeticiones del desempeño del proyecto, donde se simulan las duraciones de las actividades. A partir de ellas, se estiman la duración esperada del proyecto y la probabilidad de que cada actividad forme parte de la ruta crítica, así como medidas del error de las estimaciones. Se realizó una validación de la herramienta con datos simulados, calculando el cubrimiento empírico, valores promedios y desviaciones estándar de los anchos medios, error cuadrático medio y sesgo empírico de la duración esperada. Se observó que se obtienen cubrimientos y anchos medios aceptables para un número pequeño de repeticiones

  • English

    The development of a decision support system to compute performance measures of a project, including the uncertainty associated to the activities duration as well as four different types of precedence relationships is presented. The system generates replicates of the project performance, and in each replication activities’ durations are simulated, From them, the expected completion time and the probability that each activity be part of the critical path are estimated, as well as their corresponding measurements of error. A validation of the decision support system was performed by computing the empirical coverage, mean and standard deviation of halfwidths, mean square error and empirical bias for the expected completion time of a given project. It was observed that good coverage and halfwidth are obtained for a small number of replications.